KI zahlt sich aus – doch die Datenbasis bleibt der Engpass

Rund sieben von zehn Unternehmen in der Schweiz erzielen inzwischen einen messbaren Return on Investment aus Künstlicher Intelligenz. Das zeigt der aktuelle AI Momentum Index von Dun & Bradstreet. Der grösste Anteil von 48 Prozent berichtet von punktuellem ROI in einzelnen Projekten, weitere 21 Prozent erzielen bereits einen breiten oder starken ROI über mehrere Projekte hinweg. Dennoch halten lediglich 7 Prozent der Unternehmen ihre Daten für vollständig bereit, um KI im grossen Massstab einzusetzen.

KI-Adoption überholt die Datenreife

Die Ergebnisse machen deutlich: Während die Einführung von KI rasch voranschreitet, hält die Qualität der zugrundeliegenden Daten nicht Schritt. Gary Kotovets, Chief Data and Analytics Officer bei Dun & Bradstreet, bringt es auf den Punkt: «Die Herausforderung besteht heute darin, dass die KI-Adoption die Datenreife überholt hat. Erste Erträge aus einzelnen Pilotprojekten sehen inzwischen die meisten Organisationen, zu einem breiten, unternehmensweiten Erfolg hat das bislang aber nur bei wenigen geführt.»

Knapp die Hälfte der Schweizer Unternehmen skaliert KI bereits, verankert sie fest in Kernprozessen oder setzt agentische Workflows ein. Bei Letzteren liegt die Schweiz mit knapp 8 Prozent sogar zwei Punkte über dem globalen Durchschnitt. Am Investitionswillen mangelt es ebenfalls nicht: Knapp 30 Prozent der Schweizer Unternehmen erwarten in den nächsten zwölf Monaten einen starken Anstieg ihrer KI-Ausgaben – fast doppelt so viele wie im globalen Schnitt.

Datenqualität bleibt kritischer Engpass

Der Blick auf die Details zeigt, wo es hakt: 55 Prozent der Unternehmen beschreiben ihre Daten als teilweise, 22 Prozent als weitgehend bereit für KI-basierte Wertschöpfung im grossen Massstab. Bei gut jedem sechsten Unternehmen sind sie kaum bis gar nicht darauf vorbereitet. Zwischen den Daten, die frühe KI-Fortschritte ermöglichen, und jenen, die skalierbaren, wiederholbaren ROI im gesamten Unternehmen tragen können, klafft damit weiterhin eine deutliche Lücke.

Auch beim Risikomanagement bleibt die Unsicherheit gross: Nicht einmal die Hälfte der Unternehmen fühlt sich gut oder sehr gut aufgestellt, um Risiken wie Bias, Datenschutz oder Compliance im Zusammenhang mit KI zuverlässig zu erkennen und zu steuern.

Geprüfte Daten als Schlüssel für agentische KI

Kotovets erläutert, was das für die Praxis bedeutet: «Damit KI gute Entscheidungen treffen kann – ob im Team, im System oder als eigenständig arbeitender KI-Agent – braucht sie einen verlässlichen Überblick über den konkreten Geschäftskontext des Unternehmens. Genau das liefert unsere Identity-Infrastruktur: Sie verankert KI in echten, geprüften Unternehmensdaten und gibt Unternehmen die Sicherheit, ihre KI-Agenten wirklich selbstständig arbeiten zu lassen.»

Der AI Momentum Index von Dun & Bradstreet zeigt für 2026 einen stetigen Fortschritt bei Adoption und Reife von KI, auch wenn die Datengrundlage eine Herausforderung bleibt. Die Ergebnisse des dritten Quartals legen nahe: Die nächste Phase verlangt von Unternehmen, ihre Datenreife gezielt zu verbessern, um frühen, ungleich verteilten ROI in konsistentere Erträge im Unternehmensmassstab zu überführen.

Quelle: www.dnb.com